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针对长期演进计划LTE(Long Term Evolution)系统和卫星移动通信系统融合中上行同步存在的问题,提出一种面向LTE的静止轨道GEO(Geosynchronous Orbit)卫星移动通信系统的上行时隙同步方案,并给出与用户传输时延相关的转换时延的计算公式。通过对用户上行时隙数和传输时延差关系的分析,以及对最大等待时延的分析和误码率性能分析,验证了所提出的上行时隙同步方案适用于卫星移动通信系统。 相似文献
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增强型动态帧时隙ALOHA算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对现有帧时隙算法对帧长度的调整并不能使系统效率达到最大的缺点,本文提出了一种改进的算法。该算法首先对发生碰撞的时隙进行统计,再通过分析得出数学公式,并根据该公式计算出识别区域内未识别标签数,最后根据未识别标签数调整帧的长度。当未识别标签数很大时,算法采用分组对其识别。仿真结果表明,该算法适用于标签数较多的场合,当标签数为1000时,该算法比基本帧时隙ALOHA算法和动态帧时隙ALOHA算法的系统效率分别提高了89%和75%。 相似文献
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近年来,国家电网积极推动泛在电力物联网的建设,以实现电力系统的万物互联与优化管理.其中,射频识别技术(RFID)作为泛在电力物联网建设的核心技术,凭其价格低廉、无需电源、非视距通信、远距离通信等特点,被广泛应用于电力仓储物资管理、电力巡检等应用场景.为了盘点电力设备仓库中的物品,需要快速识别粘贴在物品上的标签,然而由于仓库中存在大量标签,在通信过程中容易产生标签信号冲突.针对当前商用RFID系统普遍采用的符合EPC C1G2标准的动态帧时隙ALOHA协议,提出了一种新型的基于Q-learning与神经网络的帧长优化算法(记作QN-leaming).通过将动态帧长选择问题转化为马尔可夫决策过程(MDP),即观察到的状态为不同种类时隙的个数(空时隙数、单时隙数、冲突时隙数),执行的动作为设置合理的帧长,从而利用Q-learning与神经网络来自主学习帧长选择策略,基于学习到的策略可以指导系统根据最新观察选择能够实现全局最优的帧长.仿真实验结果表明,基于QN-learning算法在动态调整帧长方面表现优异,能够实现标签的有效识别,在保障高吞吐率的同时控制阅读器的询问次数,减少数据传输量. 相似文献
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本文通过分析集装箱电子标签系统中数据识别的特点,结合当前常用的防碰撞算法,提出从软硬件两方面着手,解决数据冲突的问题,提高集装箱码头管理效率. 相似文献
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RFID系统中一种动态帧时隙算法的研究与仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
在多个电子标签的识别过程中,利用防碰撞算法解决标签的碰撞问题是射频识别系统中的一项关键技术。对一种动态帧时隙Aloha算法进行了描述与仿真,根据估算所得的标签数,结合标签的EPC对标签进行了分组,将分组码作为激活码每次激活一组标签而屏蔽其它标签,对激活的这组标签用FSA算法进行识别。采用这种方法可将每次响应的标签数目限制在一定范围之内,并且与最大帧长基本匹配,从而在各个识别周期之内不需要再调整帧长,简化了算法且保证了较高的识别率。仿真结果表明:在标签数目较大时,阅读器的识别效率可以稳定在30.5%—36. 相似文献